 तो नख्छ्ट मड़्छ जो लग जार्यजारी विशीं लेशीन का तो वो क्यन्न और क्य नीरेस्ट नेबर यह बैसिकली नेबर हूँड प्रोक्षिमीटी प्यो उस्तरान से चीजगों को देखता के एक चीजग जो आप इन स्टेटिसिकल तरम्स यह इन मेठेमेटिकल तरम्स कोई एक अबजेक्ट आप उदुसरे के कितना क्रीब आप उसकी जो आप उसे कैलें के जो कुरबत है यह � नेचे रहा है उसकी जो भी यह नोबदेखता यह तैटिटीए अखुदिन्गे फिरा उसको देफाईन कर सकते हैं यह उसकी जो नेबर हुडकी प्रोप्तिज आप उनको फिरा आप देख सकते हैं यै अचाए ब देख हैं एप यह मारे पास जो नहीं एए एक आप डायकरा तो हमारा मक्सेज यह के हम इसको एक तो यह के जो क्यनन आन इसकी इसी to implement यह सारी पाते अपनी जगा पे लेकिन हम इसको use किस खिलिए करते क्लासिटकेशन अरेग्रेशन किलिए अप जो लीनियरेग्रेशन का मुडल है, वो लीनियरेग्रेशन को अदिन्टीपाई करनेगा यह क्यल्कूलेट करनेगा एक तरीका है, इसी तरा आप यह जो क्यनन यह को ओर मुडल जूँस करते हो भी रेग्रेशन को क्यल्कूलेट कर सकते है कुगे हमारे पास there are multiple type of regression जैसे अगर एक जैंपल ली थी उसको थोड़ा से देतेल में जा खे शोचेए तो यो तो एक विल रियेलाएएग सकते है लोगे खर की प्रास को जो जो नोग थे तरमन करते हैं, यो अप कषेप कर सकते हैं, तो उस सिचीवेशन में भी रावाप जो लीनियरेग्रेशन यह से न � उपर उड़के आप फिर उसकी ख्लोजनेस वो कितने है, कितने क्रीब है, कितने दूर है, और उब उजो भी कोई प्रोक्षिमटी आप खेले, एक लोकालिटी को भी आप प्रोक्षिमटी के सकते है, किसी एक वो जो उसके गेड़द फर्ज करे, एक जो, let me maybe, this can be one proximity. तो एक जब आप किसी चीज लिज क्रीब जाते हैं, यह दूर जाते है, तो उसे साब से इसे अप अप असकी प्रोक्षिमटी को ड़ेफाईन कर सकते है, कि प्रोक्षिमटी की एक द्फिनेशिन होती है, अचली आप एक हदभग जाते पफरत करे, आप पोझे संसर है को इर्� इसकी अब जो भी वी आपका उवाग उधया, अब अतक उदिसले के अपने लिए तो खम में लिए बगर खम, उवह कि अपने पूँई सकता, बईट्ठा कि विए विए लिए बदिनी रँअ थी तर बगर तो बगर इस तर बगर पूँँँँँँँँँँँँँँँँ� परजगरे एक नकोलोगी मैं काम करे हैं तो आई कि बवाडिका देवाँ वल्द का स़च में बराके लग یہ साच में लग कोई सब � Grip and ancology Mere work, and in your body the safe areas which are what are the infected areas according to you these all can be determined from these things.